哪一款 Ai 更适合，并有记忆功能，不需要每次都发历史文章。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。

以下为您推荐一些可用于设计文化墙的 AI 工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 此外，在海报制作方面，可画软件具有多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整。PS 软件的消除工具通过大括号键和小括号键调整笔刷大小进行涂抹消除。字体软件方面，IAIFONT、自由等字体软件可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。吉梦智能画板具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 在行业动态方面，金山软件宣布 WPS AI 将把大模型（LLM）能力嵌入四大组件；Midjourney 官方中文版已开启内测申请，将搭载在 QQ 频道上；韩国三星电子和 Naver 公司达成合作协议共同开发生成式人工智能平台等。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合做标书的 AI 工具： AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，声称可以帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。该公司获得了来自 Blossom Capital 的 2230 万美元投资，用于招聘更多人才、扩展平台和增加客户群。其软件可以将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。 如果您还想了解生成 Logo 的 AI 产品，有以下选择： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，可利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20

以下为您推荐几款能帮助分析销售数据的 AI 工具： 1. 电商优化：能够分析销售数据，并提供增长策略。 2. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面。 3. Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 4. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时的研究。 以上只是部分例子，实际上还有许多其他的 AI 销售工具，您可根据具体需求选择使用。

以下为您推荐使用 Midjourney 网站根据自拍照生成动漫风格头像的方法： 背景： 之前制作过相关视频，教大家从零开始使用 Midjourney 并通过简单提示词生成图片。今天教您利用 Midjourney 的以图绘图功能生成迪斯尼卡通风格头像。 操作： 1. 选择一张满意的自拍照，在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取图片，发送（记得点击回车或发送按钮）。 图片会上传到服务器并生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制链接。 2. 复杂提示词： 如果觉得简单提示词不够好，可以使用更复杂的提示词，如：Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultradetail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderinoiw 1.5s 500v 5 效果会因提示词和照片不同而有所差异。 若对照片风格不满意，可更换新照片重新生成。 若觉得 Disney 风格太过卡通，可把提示词中的 Disney 换成 Pixar；若为女孩，把 boy 换成 girl。 每次生成 4 张图片，对某张满意可点击下方的 U1~U4 生成大图，对风格满意但需调整可点击下方的 V1~V4 进行修改。 3. 简单提示词： 在聊天窗口输入/imainge 找到/imagine prompt，把刚才的链接放进去，然后空格，加一些提示词（以英文逗号分隔），最后加上设置参数。 设置参数： iw 1.5 是设置参考图片的权重，数值越高与参考图片越接近，默认是 0.5，最大是 2，可选择中间值调整。 s 500 设置风格强度、个性化、艺术性，数字越大，更有创造力和想象力，可设置为 0 1000 间任意整数。 v 5 是指用 Midjourney 的第 5 代版本，这一代最真实，目前 v5 需要订阅付费，不想付费可以使用v 4。 no glasses 指不戴眼镜，若不喜欢戴眼镜的图片，可加上此设置。 完整的提示词如下（替换您的 png 图片地址）：simple avatar,Disney boy,3d rendering,iw 1.5s 500v 5 。若不满意，可调整s 和iw 的值多次尝试。 如果您还没有 Midjourney 账号，或者还不懂基础操作，可以看之前的教程：

目前，在 AI Agent 领域，没有绝对意义上的“最好”的一款。以下为您介绍一些受到关注的 AI Agent： 1. AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理，在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 2. Devin 是来自纽约华人创业团队 Cognition AI 的一款可以像人类程序员一样自动写代码的 Agent，但因演示视频过于科幻而被揭露造假。 3. Google 在今年的 Next 与 I/O 大会上发布了自己的 Agent 战略，如 Google Plan Search 能自动化多步骤执行搜索任务。 4. Cursor 中的 Agent 功能，只要给它一个模糊指令，它会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手，也有一定的能力，其新版本还推出了检查点功能。 需要注意的是，AI Agent 领域在不断发展，不同的 Agent 在不同的应用场景和任务中可能表现出不同的优势。

以下是捏制一个满足您需求的 AI Agent 的操作步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 AI Agent 相关概念： AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 常见的 AI Agent 类型包括： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。

长短期记忆（LSTM）是一种用于解决循环神经网络（RNN）难以处理长序列中长程依赖问题的方法。 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997）构建了长短期记忆网络。LSTM 单元使用具有自连接的线性单元，其恒定权重为 1.0，这使得流入该自循环单元的值或梯度可以无限期地保留，以便在需要时准确检索，从而为处理长序列提供了强大的能力，例如对于文本数据，LSTM 单元可以存储前一段中包含的信息并将其应用于当前段落中的句子。 此外，深度网络中常见的“梯度消失”问题在 LSTM 中得到解决。借助 LSTM 中的存储单元，拥有连续的梯度流，能够从数百个时间步长的序列中进行学习。 有时需要丢弃存储单元中的信息，LSTM 单元有一个遗忘门，通过将 0（删除）和 1（保留所有内容）之间的数字乘以存储单元的值来删除自循环单元中的信息，而不将信息释放到网络中。同时，为了保护存储单元中的数据，LSTM 还添加了输入门或写入门，该门可以关闭，以便没有新信息流入存储单元。 在训练长序列的 RNN 中，梯度很容易爆炸或消失，而 LSTM 有效地解决了这一问题。基本上有 4 种有效的方法来学习 RNN，长短期记忆是其中之一，另外还有 Hessian Free 优化、回声状态网络、利用动量进行良好的初始化。

大模型的记忆功能实现方式较为复杂，不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中，大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色，其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是，对于 ChatGPT 这类模型，实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容，是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现，而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长，可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据，通常只能进行总结。

AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关： 1. 长期记忆：主要有长文本（持久化）、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key（K）和 Value（V）减少冗余计算，但需额外存储空间，可能导致显存占用增加，未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本，从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆：主要存在于模型的上下文中，由对话内容（用户输入、模型输出）和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎，增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，其中长期记忆方面，角色能以类似人类的记忆功能操作，从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列，而人工智能与人类不同，人类会为事物赋予意义与价值，人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支，通过定义状态、动作与奖励等元素，让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。

以下是一款具有词根词缀记忆法的背单词 app 推荐：AI 雅思单词书。 这款 app 具有以下特点： 1. 走“质”路线：不以覆盖全部考纲单词为首要目的，而是将扩充词汇量、抓住单词用法置于首位。在呈现词意的同时，展示单词的近义辨析、常用搭配以及范文例句，强化记忆曲线，让使用者真正掌握单词用法，而非单纯记忆中英文含义。 2. 以词块为最小记忆单位：不将英语拆散成单个简单单词，而是以“词块”“语块”形式呈现，避免中式思维翻译和滥用词汇，深度扩充对单词使用的认知，助力在口语和写作中的实际应用提升。 3. 派生词助力一词多记：注重单词的发散联想和近义词辨析，注重延伸词的实用性。通过对某一单词的派生词联想，借助添加或删减不同的词根词缀，实现多个相关词意单词的集中记忆。 4. 巧记法：将趣味与知识性相结合。

关于长期记忆设计，主要包括基础设定和人物背景两方面。 基础设定方面，设计了一些初始属性，如人物生日和星座、MTBI 性格分型（ENFJ）、出生地、职业、聊天习惯等。 人物背景方面，使用 AI 自动扩写了大约 100 条，涵盖了三观、爱好、日常习惯、教育经历、家庭背景、工作经历、恋爱经历等内容。

以下是一些具有记忆功能的 AI： 1. MemGPT：通过特定指令访问外部存储系统来保存和回调信息，极大地扩展了模型的记忆能力，并增强了其上下文理解能力。 2. ChatGPT 最新版本：可以将对话中的重点内容记录在一个名为“bio”的小本子上，这种内置记忆机制使得它能够在后续对话中利用之前的交流内容来提供更加个性化和相关性更强的回答。 3. OpenAI 的 GPT4：直接用 prompt 调用 bio 这个工具记录需要记忆的内容，每次新的对话开始时，在 prompt 的最后直接加上所有之前的记录的内容。 延伸阅读：MemGPT:Towards LLMs as Operating Systems

以下是一些适合搭建应用的 AI 相关信息： Menlo Ventures 指出生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度：搜索、合成和生成。其投资组合公司在这些类别中有早期突破性的代表，中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此，领先的应用程序构建商正在建立解决方案处理大量人力工作流程。借助多步逻辑等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力边界，实现端到端流程自动化。在深入探讨人工智能体领域时，将概述 Menlo 对新兴市场的论点，包括定义智能体及使其成为可能的因素，追溯现代人工智能技术栈的架构演化过程，探讨范式转变对应用和基础设施层面的影响。 第一期「AI 实训营」手把手学 AI，在阿里云百炼从零搭应用。阿里云百炼是基于通义系列大模型和开源大模型打造的一站式大模型服务平台，提供生成式大模型的应用编排搭建能力和企业大模型的全链路训练部署能力。其核心能力和优势包括大模型 API 服务、AI 应用搭建、模型在线训练部署等。目标客户群体包括有开发经验的企业或独立开发者，期望通过“企业知识+大模型”降本增效的企业，以及有算法和技术人力、有丰富企业数据、期望拥有专属大模型的企业。 目前企业正在自行构建而非购买应用程序，重点主要放在自主构建应用程序上，基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序。企业正在构建常见应用，也在尝试更新颖的应用。关于“GPT wrappers（GPT 套壳）”的局限性已有诸多讨论，目前尚不清楚当更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并显著重新思考企业基本工作流程或帮助企业更好利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。

AIGC 在 CRM 中的应用主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户个人信息、购买历史、偏好等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统，通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等，缓解人工客服压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：AIGC 可以自动生成数据分析报告，包括文字、图表、视频演示等形式，加快报告生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 以下是一些与 AI 结合的 CRM 相关产品推荐： 1. Clay：一款 AI 驱动的联系人应用软件，自动整理联系人信息，帮助管理个人和职业人脉。 2. Promptden：提示词交流和交易社区，可探索、发现和分享从 ChatGPT 和 Bard 文本提示到 MidJourney、Stable Diffusion 等 AI 生成的图像。 3. Parthean AI：财务教练，将 AI 工具与个人财务信息集成，提供定制答案，帮助用户制定预算并规划财务目标。 4. TinyStudio：免费的 Mac 应用程序，利用 M1/M2 芯片为视频和音频文件生成字幕。 5. Pagegpt：提供个性化网页设计，生成文案和图片，帮助吸引和转化顾客。 此外，工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步，为现代人工智能栈增加新的层。一些流行的原语如网页浏览（Browserbase、Tiny Fish）、代码解释（E2B）和授权+认证（Anon）已经出现，它们使 LLMs 能够导航网络、与外部软件（如 CRM、ERP）交互并运行自定义代码。例如，Omni 的计算 AI 功能利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中，然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。

Coze 适合拿来练手学习 AI，原因如下： 其在智能体开发方面，低代码或零代码的工作流等场景表现较好。 对于没有代码基础和图文审美的人来说，门槛较低。 能让学习者短时间接触大量的应用场景练习和 prompt 练习。 有相关的教学资源，例如从操作界面、业务逻辑和用户界面的学习教程，还有关于数据库等概念的细化讲解。 但同时需要注意，AI CODING 虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。

以下是一些适合语音克隆的 AI： ：能将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。 此外，还有以下相关信息： DubbingX2.0.3 中的海螺 AI 配音可以进行语音克隆，操作时需上传语音、命名声音、选择语言，原音频若有背景音乐最好在剪影中去除以保证生成的音色模型效果好且纯净。去除原音频背景杂音可通过打开剪映，按以下步骤操作：打开剪映，点击开始创作，导入原始音频或视频。 StepAudio：130B 语音文本多模态模型开源，集成语音识别、语义理解、对话生成、语音克隆、音频编辑、语音合成等功能，成本低质量高的语音克隆，支持“蒸馏”技术简化为更轻量版。

以下是一些适合搭建本地个人知识库的 AI 相关技术和工具： 1. RAG（Retrieval Augmented Generation）技术：利用大模型的能力搭建知识库，其应用包括文档加载（从多种来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）和输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. Open WebUI：一般有两种使用方式，包括聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题，是构建知识库的基础之一）。如果要求不高，通过其可实现本地大模型的对话功能。 3. AnythingLLM：包含 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装完成后，配置主要分为三步，包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。在 AnythingLLM 中，有 Workspace 的概念，可创建工作空间，上传文档并进行文本嵌入，还提供了 Chat 模式（综合给出答案）和 Query 模式（仅依靠文档数据给出答案）两种对话模式。